콘텐츠·AEO/GEO·SEO 도구 연동 제안

무엇을 쓸지 정하는 단계에 실제 검색 수요를 붙입니다브랜드 콘텐츠를 만들거나 AI 답변 노출을 측정하는 서비스라면 먼저 어떤 주제와 질문을 다룰지 정해야 합니다. 리스닝마인드 DaaS API는 그 후보에 월 검색량, 함께 검색되는 연관 검색어, 앞뒤로 이어서 검색되는 검색어 순서를 붙여, 우선순위를 수요 근거로 정할 수 있게 합니다.

질문 세트가 수요와 따로 만들어질 때

AI 답변 노출이나 SEO 성과를 측정하는 도구는 “어떤 질문과 키워드를 측정할지”를 먼저 정해야 합니다. 이 목록을 내부 아이디어나 고객 요청만으로 만들면, 측정 결과가 좋든 나쁘든 그 질문이 실제로 얼마나 검색되는지는 알 수 없습니다. 노출률 10%가 큰 수요의 10%인지 거의 검색되지 않는 질문의 10%인지에 따라 의미가 달라집니다.

리스닝마인드 DaaS API는 후보 목록을 실제 검색 데이터에서 만들고, 각 후보에 수요 규모를 붙이는 데 쓰입니다.

• 후보 만들기 — intent_finder로 함께 검색되는 연관 검색어를, cluster_finder로 그 검색어들이 모이는 묶음을 받습니다.
• 우선순위 — keyword_info로 검색량·추이·검색 의도·CPC를 붙이고, f_ai_overview 같은 검색결과 구성 신호로 AI Overview가 노출되는 검색어를 골라냅니다.
• 구성 순서 — path_finder로 검색어 앞뒤 순서를 받아 단계별 콘텐츠 흐름을 짭니다.
• 발행 후 점검 — serp로 해당 검색어의 검색결과 화면에 AI Overview·질문 블록·오가닉 결과가 어떤 순서로 놓였는지 확인합니다.

연동 지점 — 서비스 작업 흐름 예시

서비스 단계	붙는 데이터	API	호출 1건 크레딧
토픽 기획 · 질문 후보 찾기	기준 검색어와 함께 검색되는 연관 검색어 목록	intent_finder	30 + 반환 2/개
토픽 · 측정 질문 우선순위	검색어별 월 검색량·추이·검색 의도·CPC	keyword_info	10 / 키워드
원고 · FAQ 구성	함께 검색되는 검색어 묶음과 묶음 사이 관계	cluster_finder	150 + 반환 50/개
단계별 콘텐츠 기획	기준 검색어 앞뒤로 이어서 검색되는 검색어 순서	path_finder	50 + 경로 키워드 40/개
발행 후 검색 노출 점검	해당 검색어의 현재 검색결과 화면 구성	serp	30 / 키워드

단계별 연동 상세

① 토픽 기획 · 질문 후보 찾기 — POST /intent_finder/keyword_list

시드 검색어(최대 100개)를 넣으면 함께 검색되는 연관 검색어를 검색량 순으로 돌려줍니다. 주요 파라미터는 limit(기본 100, 최대 10,000), sort(volume_avg 기본, volume_total·volume_trend·cpc·competition_index 선택), volume_threshold(기본 100 — 이 검색량 미만은 제외)입니다.

• 토픽 후보 화면에 연관 검색어를 검색량순으로 보여주고, 증감률순 정렬로 최근 검색이 늘어난 주제를 따로 묶을 수 있습니다.
• 시드를 여러 개 넣으면 시드별 결과가 아니라 하나로 합쳐진 목록이 돌아옵니다. 시드별로 나눠 보여주려면 시드마다 따로 호출합니다.
• 시드 자신이나 관련이 약한 검색어가 섞일 수 있어, 호출 후 서비스 쪽에서 한 번 거르는 것을 권장합니다.

② 토픽 · 측정 질문 우선순위 — POST /keyword_info

검색어를 한 번에 최대 1,000개까지 넣어 지표를 받습니다. data_type과 관계없이 키워드당 10크레딧이므로, all로 한 번에 받아 필요한 필드만 쓰는 편이 효율적입니다.

• intents의 정보형(I)·비교형(C) 표시로 가이드형 콘텐츠와 비교형 콘텐츠 후보를 나눌 수 있습니다.
• features는 검색결과에 AI Overview(f_ai_overview), 질문 블록(f_people_also_ask_for) 등이 몇 개 노출되는지 숫자로 돌려줍니다. 1,000개를 먼저 걸러낸 뒤 해당 검색어만 serp로 깊게 보는 순서가 비용 효율적입니다.
• volume_avg(최근 3개월 평균)·volume_total(최근 12개월 합)·volume_trend(3개월 전 대비 증감률). gl이 kr일 때는 구글과 네이버 합산값이며, 채널별 수치는 gg_·nv_ 접두 필드로 받습니다.
• monthly_volume — 최대 48개월 월별 검색량(data_type이 ads_info 또는 all일 때 반환).

③ 원고 · FAQ 구성 — POST /cluster_finder

기준 검색어 하나를 넣으면 함께 검색되는 검색어 묶음(communities)과 검색어 사이 연결(rels)을 돌려줍니다. hop은 관계를 몇 단계까지 넓힐지 정하며 기본값은 2입니다(1은 직접 연관, 3은 탐색용으로 결과와 비용이 크게 늘어납니다). limit 기본값은 500입니다.

• 묶음 하나를 원고 하나 또는 FAQ 섹션 하나로 매핑하면, 원고가 다룰 하위 주제를 함께 검색되는 말로 정할 수 있습니다.
• 묶음 구조 없이 키워드 목록만 필요하면 /cluster_finder/keyword_list(30 + 반환 2/개)로 먼저 받고, 깊게 볼 시드에만 본 API를 쓰면 비용을 줄일 수 있습니다.
• orientation(무방향·순방향·역방향)을 바꿔 호출하면 각각 따로 과금됩니다.

④ 단계별 콘텐츠 기획 — POST /path_finder

기준 검색어 하나를 넣으면, 그 검색어를 거쳐 간 실제 검색 순서를 경로 배열로 돌려줍니다. limit은 경로 수(기본 300, 최대 1,000)이고, time_point를 curr와 12m으로 각각 조회하면 1년 사이 탐색 경로가 어떻게 바뀌었는지 비교할 수 있습니다.

• 용어 확인 → 카테고리 → 브랜드처럼 좁혀 가는 경로를 시리즈 콘텐츠의 순서로 옮길 수 있습니다.
• 경로 길이는 2개부터 5개 이상까지 섞여 있고, 기준 검색어는 경로의 처음·중간·끝 어디에도 올 수 있습니다.
• 출력 크레딧은 경로 수가 아니라 경로에 등장한 서로 다른 검색어 수 기준(40/개)입니다. 목록만 필요하면 /path_finder/keyword_list(30 + 반환 2/개)를 먼저 씁니다.

⑤ 발행 후 검색 노출 점검 — POST /serp

검색어 하나의 최근 수집된 구글 검색결과 스냅샷을 화면 노출 순서대로 블록 배열로 돌려줍니다. num(10 또는 20, 기본 20)과 features(블록 타입 1개 필터)를 지정할 수 있고, 모바일 검색결과 기준입니다. 필터를 걸어도 과금은 같으므로 여러 블록이 필요하면 필터 없이 한 번에 받습니다.

• AI Overview 블록은 본문 문장(text_blocks)과 인용 출처(references: 제목·출처·URL)를 돌려줍니다. 자사 인용 수 ÷ 전체 인용 수로 AI 답변 인용 점유율을 계산할 수 있습니다.
• 질문 블록(people_also_ask_for)의 질문 목록은 FAQ 보강 후보로 쓸 수 있습니다.
• 실시간 크롤링이 아니라 수집된 스냅샷입니다. 화면에는 응답의 collected_at을 함께 표기합니다.
• 초당 3회 호출 제한이 있습니다. sequence는 페이지 전체 노출 순서, position은 오가닉 결과 안 순위입니다.

예시 흐름 — 시드 검색어 “lg 냉장고” · “로봇청소기”

아래는 통합 가이드(API v0.0.60)에 실린 호출 예시를 콘텐츠 작업 흐름 순서로 엮은 것입니다. 수치는 호출 시점에 따라 달라집니다.

POST /keyword_info
{
  "keywords": ["lg 냉장고"],
  "gl": "kr",
  "data_type": "all"
}

• 실제데이터 월평균 검색량 51,866건, 의도는 구매형(T)만 1로 표시됐습니다.
• 실제데이터 검색결과 구성 신호(features): 오가닉 결과 15, 이미지 2, 함께 찾는 검색어 1, 관련 검색어 1, AI Overview 0.
• 추정 이 스냅샷 기준으로는 AI Overview가 노출되지 않은 검색어이므로, GEO 측정 질문 세트와 SEO·상품 비교 콘텐츠 후보를 나누는 기준으로 쓸 수 있습니다.

연관 검색어 (intent_finder, limit 5) — lg 김치냉장고, lg 냉장고 4 도어, lg냉장고 2도어, lg 디오스 냉장고가 돌아왔습니다.

검색어 묶음 (cluster_finder, hop 1 · limit 10) — 가장 큰 묶음에 삼성 냉장고, lg 냉장고 사이즈, lg 냉장고 1등급, lg 냉장고 4 도어, lg 소형 냉장고 가격·추천, 컨버터블 냉장고 단점이 함께 묶였습니다.

POST /serp
{
  "keyword": "로봇청소기",
  "gl": "kr",
  "num": 20,
  "features": ["ai_overview"]
}

• 실제데이터 collected_at 2026-09-15 스냅샷에서 AI Overview 블록이 sequence 1(페이지 최상단)로 돌아왔습니다.
• 실제데이터 예시에 실린 인용 출처(references)는 다나와 가격비교(prod.danawa.com)와 LG전자 페이지였습니다.

비용 계산 예시

GEO 도구가 질문 후보를 만들고 월 1회 점검하는 상황을 가정한 계산입니다. 반환 결과가 가정한 수량만큼 채워졌다고 보고 계산했으며, 실제 과금은 각 응답의 cost_detail을 따릅니다.

단계	가정	크레딧 계산	크레딧
연관 검색어	시드 50개 × 각 100개 반환	50 × (30 + 100 × 2)	11,500
우선순위	후보 검색어 1,000개	1,000 × 10	10,000
검색어 묶음	핵심 시드 5개 × 각 100개 반환	5 × (150 + 100 × 50)	25,750
검색 순서	핵심 시드 5개 × 서로 다른 검색어 100개	5 × (50 + 100 × 40)	20,250
검색결과 점검	측정 질문 200개	200 × 30	6,000
합계			73,500

추정 73,500크레딧 × 1.3원 = 약 95,550원(데이터 사용료, VAT 별도). 검색결과 화면 조회는 keyword_info의 features로 먼저 거른 검색어에만 쓰면 호출 수를 줄일 수 있습니다. 자세한 규칙은 비용 계산 예시와 크레딧 산정 기준을 참고하세요.

연동 방식

• REST API — Base URL https://listeningmind-data-api.ascentlab.io, 요청 헤더 LM-API-KEY로 인증합니다. 서비스 백엔드에서 정기 수집·적재할 때 씁니다.
• MCP Server — https://listeningmind-daas-mcp.ascentlab.io(OAuth). 콘텐츠 기획 화면 안의 AI 어시스턴트가 대화 중에 직접 조회하게 할 때 씁니다. 플랫폼별 설정은 연동하기를 참고하세요.
• user_query — AI 기능을 거친 호출이라면 사용자의 질문 원문을 함께 보낼 수 있습니다. 호출 이력에만 적재되고 과금과 반환 데이터에는 영향이 없습니다.
• 오류 과금 — 4xx·5xx 오류 응답은 입력·출력 모두 과금되지 않습니다.
• 사용량 관리 — GET /usage/summary로 기간별 호출수·에러율·사용 크레딧을 조회해 내부 대시보드에 적재할 수 있습니다(크레딧 미차감).

데이터를 보여줄 때 유의할 점

• 국가 단위 — 검색량·관계·이슈 인덱스는 모두 gl(kr·jp·us) 기준으로 산출됩니다. 한 국가 결과로 다른 국가를 추론하지 않습니다.
• 검색량 채널 — gl이 kr일 때만 구글과 네이버 합산값이고, 일본·미국은 구글 단독 수치입니다.
• 검색결과 시점 — 검색결과 화면은 실시간이 아니라 수집된 스냅샷입니다. “현재 검색결과”가 아니라 “collected_at 기준 스냅샷”으로 표기합니다.
• 빈 결과 — 빈 배열은 “데이터 없음”이지 “수요 없음”이 아닙니다.
• 값의 출처 구분 — API가 돌려준 값과 그 값을 계산해 만든 값(비중·합계 등)을 구분해 표기하면 리포트를 검증하기 쉬워집니다.

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호출 1건 크레딧은 공개 요금표 기준입니다. ‘반환 N/개’는 응답에 돌아온 항목(검색어·경로 속 검색어·이슈) 1개마다 더해지는 크레딧입니다. 1크레딧은 공개 요금표 기준 1.3원입니다. 반환 수가 기준 검색어마다 달라 월 사용량은 테스트 Key 실측으로 확인합니다. 검색량 조회 크레딧은 전체 지표를 받는 기준입니다. 검색결과 화면 조회 크레딧은 공개 요금표에 실측 전 기본값으로 표기돼 있어 바뀔 수 있습니다.